Estimation of the parameters of the ecological adaptability of the alfalfa samples according to the traits ‘green mass productivity’ and ‘raw protein percentage’
Notice bibliographique
Résumé
The current paper has presented the estimation results of ecological adaptability of the alfalfa samples. The purpose of the work was to assess the productivity and quality of green mass of the alfalfa samples from the IPI plant genetic resources gene bank and to identify the most adaptive ones according to the trait ‘green mass productivity’ and ‘raw protein percentage’. The study of the collection alfalfa samples was carried out in the southern part of the Rostov region on the plots of the “ARC “Donskoy” in the breeding crop rotation of perennial grasses in 2016–2018. The objects of study were 30 alfalfa samples from the collection of N.I. Vavilov IPI from different countries (Canada, the USA, Peru, France). The variety ‘Rostovskaya 90’ was used as a standard one. The estimation of alfalfa samples on the presence of adaptive properties in them according to the trait ‘green mass productivity’ showed that the most valuable samples in present practical breeding work are the samples ‘K-32873’, ‘K-33299’, ‘K-42684’, ‘K-42249’, ‘K-78803’ with weak responsiveness to changes in environmental conditions; the samples ‘K-36104’, ‘K-48778’, ‘K-42694’, ‘K-45715’, ‘K-47800’, ‘K-47802’, ‘K-43260’ with high resistance to stress; the samples ‘K-43272’, ‘K-50545’, ‘K-47806’, ‘K-47807’ with genetically flexible genotypes. When breeding according to the trait ‘raw protein percentage’, the samples ‘K-47807’, ‘K-47804’, ‘K-42712’ possessing a high raw protein percentage and resistance to changes in this trait are important for further work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».